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RT @apples_jimmy: Wow. “ 🥇 Gold-Medal Performance: V3.2-Speciale attains gold-level results in IMO, CMO, ICPC World Finals & IOI 2025. “…
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构建现代 AI Agent 的实战指南：融合 Anthropic、GitHub 与 Docker 的理念和工程化智慧 核心观点一：设计理念（来自 Anthropic） ——“拒绝过度设计，从简单工作流开始” Effective harnesses for long-running agents https://t.co/rPsI6NMUVs 1. 先有“工作流”，再有“智能体”： · 不要一上来就试图构建一个全知全能、完全自主的 AI。 · Lesson：大多数业务需求只需要确定性的工作流。比如“先搜索，再总结，最后发邮件”，这是一条直线。只有当路径不确定，需要 AI 自己做决定时（“我该搜索还是直接回答？”），才称之为 Agent。 2. 简单的力量： · 文章强调使用可组合的模式而不是复杂的框架。 · 推荐模式： · Prompt Chaining：把任务切碎，一步步喂给 AI。 · Orchestrator-Workers：一个 AI 负责分配任务，几个 AI 负责具体干活。 · Evaluator-Optimizer：一个 AI 写，另一个 AI 负责挑刺和修改。 核心观点二：基础设施（来自 Docker） ——“给 AI 一个安全的‘家’和统一的‘手’” Docker + E2B: Building the Future of Trusted AI https://t.co/WHYQxIplPD 如果说 LLM 是大脑，Docker 正在成为 AI Agent 的躯干和手脚。文章强调了 Docker 在 Agent 时代的两个新角色： 1. 标准化的工具接口（MCP）： · 以往 AI 要连接数据库或 Google 日历，每家公司都有不同的写法。 · Lesson：Docker 正在大力推广 MCP (Model Context Protocol)。这是一种通用标准，让 AI 像插 USB 一样即插即用地连接外部工具。你不需要为每个工具重写代码，只需使用标准化的 MCP 服务。 2. 安全沙箱（Sandboxing）： · Agent 需要执行代码、读写文件，直接在你的电脑上跑太危险（可能会误删文件）。 · Lesson：利用 Docker 容器为 Agent 提供一个隔离环境。Agent 可以在里面随意折腾、安装软件、运行代码，即便搞砸了，把容器删掉即可，不会影响主机。 核心观点三：交互与落地（来自 GitHub） ——“上下文就是一切” How to write a great agents. md: Lessons from over 2,500 repositories https://t.co/rRZMyQtaD8 GitHub 通过 Copilot Workspace 展示了 Agent 如何真正融入工作。 1. 感知环境： · 一个好的 Agent 不能只看你的一句话，它必须看懂你的“整个世界”。 · Lesson：就像 GitHub Copilot 的 @ workspace 功能一样，Agent 需要能够理解整个项目仓库、文件结构和依赖关系。构建 Agent 时，关键在于如何高效地把这些背景信息喂给 AI。 2. 人机协作而非替代： · GitHub 的经验表明，Agent 不应该是一个黑盒，它应该是一个透明的合作伙伴。 · Lesson：让用户看到 Agent 的计划，并允许用户在 Agent 执行任务的过程中进行干预和纠正。 总结：如何构建现代 AI Agent？ · 大脑：使用 Anthropic 提倡的简单模式（如指挥官模式），不要迷信复杂的 Agent 框架。 · 身体：使用 Docker 容器来运行 Agent，确保安全；使用 MCP 协议来连接工具，确保通用性。 · 灵魂：像 GitHub 一样重视上下文，让 Agent 理解业务全貌，而不仅仅是回答问题。 一句话总结： 现在的 AI Agent 开发已经过了“甚至不知道怎么写 Prompt”的草莽阶段，正在进入 标准化（Docker/MCP）、模式化（Anthropic Patterns）和工程化（GitHub Context）的成熟期。 博客地址：
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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Founder and CEO of @acquiredotcom. https://t.co/wRMIssDmhl has helped 100s of startups get acquired and facilitated $500m+ in closed deals.
RT @1littlecoder: Deepseek casually drops a 685 Billion Parameter model on Hugging Face with MIT license! The higher variant performance…
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They really could stand to cite published work, even if they had developed the same solutions convergently But given that the first third of the paper is literally a repetition of V3.2 exp. I think they're not spending much attention on propriety. Maybe in an update.
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
这位朋友刚出炉了一个Mac 端 MLX 本地推理项目。 把 Qwen3-omni-30b-a3b 搬到了 Mac 上，实现了完全离线的 End-to-End 语音交互。这应该是目前社区里第一个做出来的 MLX 适配版本。 Qwen3-omni用的是Thinker-Talker 双模块架构、MoE混合专家结构，移植到 MLX 肯定是需要大量重写工作的，能实现出来应该也是踩了很多坑 有需要mac端 本地化e2e语音模型的推荐看看！ Demo: https://t.co/6ZAGwmgJDr Github: https://t.co/cscW99XTJw
Believing is seeing